黄建平 胡 彬

1)中国地震局地震预测研究所,北京 100036

2)中国地震台网中心,北京 100045

临界加速地震矩释放模型的网格计算＊

黄建平1)胡 彬2)

1)中国地震局地震预测研究所,北京 100036

2)中国地震台网中心,北京 100045

根据临界加速地震矩释放模型的基本原理,根据研究目的的不同,采取两种不同的方式进行基于网格的并行处理,即按时间分解和按空间分解。如果要根据历史地震目录资料预测某地区未来的地震活动,可以采用空间分解的方式;如果要根据某地区历史上特定时间段的地震活动情况来检验地震加速破裂模型,则可以采用时间分解的方式。最终,能够在同样计算精确度下缩短计算时间或者是同样计算时间下取得更大的计算精确度。

临界加速地震矩释放模型;网格计算;Globus

引言

地震科学作为一门以观测和实验为基础的学科,从19世纪开始,不断累积了海量观测数据。与此同时,地震学研究中也引入了越来越复杂的算法和模型[1-6]。这样,人们不得不面临这样一个问题:如果以现有的计算方式进行关于地震的科学计算和地震过程的模拟,就不得不花越来越长的时间和投入更多的精力。但是,网格技术的出现,使人们通过网格技术,可以充分利用各种计算资源,并将这些资源转化为随处可得的、可靠的、标准的数据,同时还得到经济的计算和处理能力。这里所谓的计算资源包括网络通信能力、数据资料、仪器设备等各种资源。

目前,国内外已有许多大中型的应用网格计算的项目[7]。应用网格技术使海量的地震观测数据处理和复杂模型运算得以实现,从而将使得地震研究方式和方法发生革命性变革。

2003年6月,在国家发展和改革委员会的资助下,中国地震局和中国航天二院联合构建“中国地震减灾仿真网格试验系统CEDASGrid(ChinaEarthquakeDisaster AlleviationandSimulationGrid)”,系统研究网格技术及其在地震减灾领域内的应用[8]。本项目的目标是利用现代网格技术和现代数字地震观测技术,通过对网格关键技术的研究和开发,检验网格技术解决地震问题的技术可行性,验证地震仿真网格技术对提高首都圈地区观测资料的分析处理能力、综合信息显示能力和分析预报能力,实现对地震震情准实时监测和灾情仿真的重要作用,为全国的地震仿真网格系统项目的提出和论证提供依据。

这里介绍的是该项目下的一个地震预报模型,即临界地震矩加速释放模型的网格计算的实现。

1 模型的分解

建立网格计算的目标是把分散在各地的大型计算机资源利用网络和网格中间件连接起来,构成一个虚拟的超大型计算机,获得前所未有的处理能力,从而解决更为复杂的科学计算问题。为了实现上述目标,必须将计算模型按照某种方式分解。常用的分解方式包括:

(1)按步骤分解。某些科学计算由一系列处理序列组成,可以将处理序列分解到网格上不同的计算节点上,各个计算节点处理完成后的结果汇集到计算管理节点进行最终的合成处理。例如,地震观测台站获得地震相关数据,并实时地将数据不断地送到本地分析预报中心进行预处理,然后再送到国家地震局分析预报中心进行处理。

(2)按功能分解。某些科学计算任务能够分解成相互独立的不同功能单元。例如,全球气候模型可以分解为大气模型和海洋模型,不同的功能单元可以分别在不同的大型计算机上处理,计算节点之间的数据传输不是很频繁。

(3)按数据分解。有很多科学计算(仿真)任务的数据量很大,可以把不同数据块按其数据相关性的强弱分解到不同的计算机上处理。例如,模拟一个舰队的战争态势,虽然理论上舰队所有军舰战斗单位(动力系统、通信系统和武器系统等)之间的行为是相关的,但是在绝大多数情况下,相同军舰战斗单位之间的行为相关性比不同军舰战斗单位之间的行为相关性要强。因此,可按其数据相关性的强弱进行分解,每条军舰在一个网格节点上仿真。

但并不是所有的科学计算问题都能按照上述方式进行分解。另外,即使能够被分解,在下述情况下,也不太适合用网格计算:

(1)科学计算问题可以分解成多个步骤,但是每个步骤只处理一次;

(2)科学计算问题需要多个功能组件,但功能组件之间密切关联;

(3)科学计算问题需要处理大量的数据,但数据之间的全局相关性很强。

本文介绍“松散型”科学计算问题,它是指其串行计算中至少存在一个模块可以分解为多个彼此相对独立的子模块,如图1所示。

图1 “松散型”科学计算问题特征示意图

在图1所示的“松散型”科学计算问题实例中,一个串行模块C被进一步分解为C1、C2和C3等多个彼此独立的子模块。

2 流程设计

下面是地震加速释放模型的计算流程:

(1)选定一个较大的区域,并将它网格化。对于网格中每一个节点,我们都可以认为是未来强震发生的位置。

(2)根据地震目录提供的资料,用timeto-failture公式对累积地震矩进行拟合;

(3)根据幂函数与直线拟合误差的比值来确定震源区的尺度;

(4)根据(3),对每一个节点寻找其最佳震源区尺度(一般使用圆的半径表示);

(5)根据LogR∝0.5M,从而确定未来地震的震级;

(6)多数震源区(用圆表示)相重叠的地方往往是未来该区域发生强震的地方。

根据上面的地震加速释放模型计算流程,按照研究目的的不同,可以采取两种不同的方式进行基于网格计算的并行处理,即按时间分解和按空间分解。如果要根据历史地震目录资料预测某地区未来的地震活动,可以采用空间分解的方式,能够在同样计算精确度下缩短计算时间或者是在同样计算时间下取得更大的计算精确度,在用地震加速模型分析全中国的地震活动情况时就使用了空间分解的方式,把全中国分成了6个大区进行处理。如果要根据某地区历史上特定时间段的地震活动情况来检验地震加速破裂模型,则可以采用时间分解的方式,把特定时间段划分成几个地震加速期进行处理,同样可以达到缩短计算时间、提高计算精确度的效果。图2是基于时间的地震加速释放计算模型并发处理的流程图。

图2 加速释放模型并发流程图

在上图中,第5步可以分解为多个没有数据交互的并行计算单元,所以该问题属于“松散型”科学计算问题,适合在上面设计和开发的网格计算平台上运行。

3 南天山地区的运行实例

我国的南天山地区自有记录以来,本地区地震活动的水平一直处于频度与震级都很高的状态。这为我们研究和检验地震加速破裂模型提供了一个宝贵的实例。基于网格技术的南天山地震加速释放模型计算页面流程如图3。

4 串行计算与网格计算的效率比较

图3 计算页面流程

在1台PentiumIII1GPC单机上,上面实例采用串行计算的方式进行处理,运行时间大约为6min;在3台PentiumIII1GPC组成的网格计算系统上,采用Globus网格中间件,对实例进行处理,所有网格节点都参与了模型的处理,按照模型的分解方法和程序的算法,中间件根据网格实际运行状况选择其中1台网格计算节点(资源)作为地震加速释放计算的预处理节点,将另两台网格计算节点作为并行计算节点,Globus中间件管理所有加入网格的计算就资源,整个处理过程对用户是透明的。上面实例采用网格计算方式处理运行时间大约为3min。加速释放计算本身越复杂,网格的计算资源就越丰富,网格计算的执行效率会体现得越明显。

(作者电子信箱,黄建平:huangjianping@seis.ac.cn)

[1]Yang W Z,Ma L.Aproposed method for locating the critical region of afuture earthquake using the critical earthquake concept.J.Geophys.Res.,2001,106(B3):4121-4128

[2]杨文政,马丽.地震活动加速模型及其在中国的应用.地震学报,1999,21(1):32-41

[3]杨文政,邵辉成.用临界地震概念确定未来地震临界区的方法.世界地震译丛,2002(4):14-23

[4]刘文兵,马丽.台湾集集和华北大同地震序列的定量模型分析.地震,2004,24(1):155-162

[5]Bowman DD,Ouillon G,Sammis C G,et al.An observational test of the critical earthquake concept.J.Geophys.Res.,1998,103:24359-24372

[6]Saleur H,Sammis C G,Sornette D.Discrete scale invariance,complex fractal dimensions and log-periodic fluctuations in seismicity.J.Geophys.Res.,1996,101:17661-17677

[7]刘文兵,马丽,陈会忠,等.地学和地震科学研究中的应用网格计算.国际地震动态,2005(6):9-13

[8]侯建民,刘瑞丰,任袅,等.网格技术研究进展.地震地磁观测与研究,2006,27(1):84-89

Grid computation of the CAMR model

Huang Jianping1),Hu Bin2)

1)Institute of Earthquake Science,CEA,Beijing100036,China

2)China Earthquake Networks Center,Beijing100045,China

Based on the CAMR model,two kinds of method are used in grid computation with different purposes,by time decomposition and by space decomposition.The space decomposition would be used if the historic catalogue is used to predict the regional seismicity.And the time decomposition method would betaken to test the CAMR model based on the selected seismicity in certain time interval.Finally,the time in computation could be shortened with same precision or the more precision could be achieved within the same computation time.

CAMR model;grid computation;globus

P315;

A;

10.3969/j.issn.0235-4975.2011.07.008

2010-07-13;

2010-08-21。

中国地震局地震预测研究所基本科研业务项目0207690236和自然基金项目40574020。